基于SFIT特征的SAR圖像匹配.pdf

1、近年來，遙感圖像匹配越來越成為圖像融合、目標識別與跟蹤、導航等應用領域的關鍵技術。針對光學影像的匹配技術已相對成熟，匹配方法多種多樣，但光學傳感器易受天氣、光線、晝夜等環(huán)境因素的影響，工作效率受限，不足以滿足各種需求。合成孔徑雷達(SyntheticApertureRadarSAR)是主動成像系統(tǒng)，在獲取地物信息時具有快速、全天時、全天候等優(yōu)勢，因此SAR在飛行器導航、精確制導等領域有重要作用。但SAR影像成像機理與光學影像有很大不同，

2、圖像斑點噪聲多，信噪比低，變形大，相比常規(guī)圖像匹配，SAR圖像匹配一直是配準研究中的難點。本文針對SAR影像特殊的成像特點，在前人研究基礎上利用SIFT算法對SAR圖像匹配進行了深入研究，完成的工作主要有以下幾個方面:
　　1、首先介紹了合成孔徑雷達成像原理和影像特點，包括SAR影像的幾何特性和色調特點，并分析了影響SAR影像匹配的主要因素。
　　2、針對雷達影像的斑點噪聲，研究了適合于SAR影像特征匹配的預處理技術及流程，

3、對幾種常見的SAR斑點噪聲濾波算法進行實驗對比及濾波效果評價，通過實驗對比選取改進型LEE濾波法對SAR實驗影像進行了濾波處理，取得了良好的效果。
　　3、探討了星載SAR影像大數(shù)據(jù)量特征點的提取與匹配。引入一種基于特征的SAR圖像匹配方法，SIFT(Scale-invariantfeaturetransform)算法，詳細介紹了SIFT算法的提取與匹配過程。針對星載SAR影像數(shù)據(jù)量大，采取降采樣處理策略，對輸入的匹配影像以比例因

4、子3降采樣處理，降低SIFT算法提取特征點的數(shù)量，并利用歐式距離比加速完成特征點的預匹配，在此基礎上運用RANSAC(RandomSampleConsensus)算法去除錯配點，提高匹配精度，并對匹配結果進行了分析和精度評價。通過降采樣處理策略及RANSAC算法，提高了SIFT特征匹配算法在SAR大數(shù)據(jù)量匹配時的運算效率及正確率。最后引入最小二乘間接平差原理計算出反應基準圖和匹配圖之間變換關系的變換參數(shù)，完成影像精確匹配。
　　通